Unitek : Jurnal Universal Teknologi Vol. 14 No.1 Januari-Juni 2021 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
Implementasi Metode C.45 dalam Menganalisa Tingkat Kecemasan Mahasiswa Menyusun Tugas Akhir
Desyanti
Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Dumai Jl. Utama Karya Bukit Batrem II Email: desyanti734@gmail.com

## ABSTRAK
Tugas  Akhir  adalah  mata  kuliah  wajib  yang  harus  diambil  oleh  mahasiwa  - mahasiswi sebagai salah satu syarat  untuk memperoleh gelar Ahli Madya ( Amd) di AMIK  Mitra  Gama.  Permasalahan  yang  terjadi  adalah  mahasiswa  sering  kali mengalami kesulitan – kesulitan dalam menyelesaikan tugas akhir tersebut, antara lain pemilihan judul yang relatif lama karena membutuhkan banyak pertimbangan dalam penentuan judul, pemilihan metode penelitian yang sesuai dengan judul yang akan  diajukan  serta  proses  mempertahankan  gagasan  di  depan  dosen  pembimbing yang tidak mudah sering kali dirasakan sebagai beban yang berat. Akibat kesulitan- kesulitan tersebut berkembang menjadi sikap yang negatif yang menimbulkan suatu kecemasan dan hilangnya motivasi untuk menyelesaikan Tugas Akhir. Oleh karena itu,  diperlukan  sebuah  analisa  yang  dibutuhkan  oleh  kampus  untuk  dapat membantu  mahasiswa  dalam  menyelesaikan  tugas  akhirnya  sesuai  dengan  lama masa studinya. Oleh karena itu untuk mengatasi masalah tersebut diterapkan data mining dengan metode C4.5 untuk mengetahui tingkat kecemasan mahasiswa dalam menyusun tugas akhir .
Kata Kunci: Tugas Akhir, Kecemasan, Data Mining, C45

## ABSTRACT
The  Final  Projects  a  compulsory  course  that  must  be  taken  by  students  as  one  of  the requirements to obtain an Associate Expert degree (AMD) at AMIK Mitra Gama. The problem that  occurs  is  that  students  often  experience  difficulties  in  completing  the  final  project, including  the  selection  of  a  relatively  long  title  because  it  requires  a  lot  of  consideration  in determining  the  title,  selecting  research  methods  that  are  in  accordance  with  the  title to  be submitted and the process of defending ideas in front of the supervisor. What is not easy is often felt as a heavy burden. As a result of these difficulties develop into a negative attitude that causes anxiety and loss of motivation to complete the Final Project. Therefore, an analysis is needed that  is needed  by  the  campus  to  be  able  to  assist  students  in  completing their final assignments according to the length of their study period. Therefore , to overcome this problem, data  mining  is  applied  with  the  C4.5  method  to  determine  the  level  of  student  anxiety  in compiling the final project.
Keywords: Final Project, Anxiety, Data Mining, C45

## Pendahuluan
Tugas  Akhir  merupakan  karya  tulis  ilmiah  sebagai  salah  satu  hasil  proses pengembangan  intelektual  mahasiswa  secara  mandiri  dan  sesuai  ketentuan  yang telah  ditetapkan  di  bawah  bimbingan  dosen.  Keharusan  menyusun  tugas  akhir dimaksudkan  agar  mahasiswa  mampu  menerapkan  ilmu  dan  kemampuan  sesuai dengan disiplin ilmu yang dimiliki kedalam kenyataan yang dihadapi.
Akademi  Manajemen  Informatika  (AMIK)  Mitra  Gama  merupakan  salah satu perguruan tinggi yang ada di kota Duri Propinsi Riau yang memiliki 2 program studi  yaitu  Manajemen  Informatika  dan  Teknik  Komputer.  Penulisan  Tugas  Akhir merupakan  salah  satu  syarat  untuk  menyelesaikan  pendidikan  pada  program  D3 yang memiliki bobot 6 sks ( satuan kredit semester). Dalam penyusunan Tugas Akhir mahasiswa  banyak  mengalami  kesulitan.  Kesulitan  -    kesulitan  yang  dialami  oleh mahasiswa  saat  menyusun  Tugas  Akhir  antara  lain  pemilihan  judul  yang  relatif lama  karena  membutuhkan  banyak  pertimbangan  dalam  penentuan  judul, pemilihan  metode  penelitian  yang  sesuai  dengan  judul  yang  akan  diajukan  serta proses  mempertahankan  gagasan  di  depan  dosen  pembimbing  yang  tidak  mudah sering  kali  dirasakan  sebagai  beban  yang  berat.  Akibat  kesulitan  –  kesulitan tersebut  berkembang  menjadi  sikap  yang  negatif  yang  menimbulkan  suatu kecemasan  dan  hilangnya  motivasi  untuk  menyelesaikan  Tugas  Akhir. Pada Penelitian  sebelumnya  yang  berjudul  “Penerapan Algoritma  C4.5 untuk  penentuan jurusan  mahasiswa  (Swastina, 2013)  membahas  tentang  implementasi  data  mining pada  proses  penentuan  jurusan  mahasiswa  dengan  menggunakan  data  mahasiswa baru  STMIK  Indonesia  Banjarmasin  tahun  2008  -    2009.  Hasil  penelitian  tersebut menunjukkan bahwa proses pembentukan pohon algoritma C4.5 akurat diterapkan untuk  penentuan  kesesuaian  jurusan  mahasiswa  dengan  tingkat  keakuratan  93,31 %  dan  akurasi  rekomendasi  jurusan  sebesar  82,64  %.    Kemudian  dalam  penelitian Implementasi  data  mining algoritma  C4.5 untuk  memprediksi  jumlah  peserta matakuliah  pilihan  (Alfiansyah,  2018),  jurnal  ini  membahas  tentang  membangun aplikasi  yang  dapat  membantu  pihak  akademik  memprediksi  jumlah  peserta  yang akan memilih matakuliah dengan Algoritma C4.5 dengan database server MySQL. Kemudian  penelitian  (Nasrullah,  2018),  (Desyanti,  2018),  dan  (Sari,  2018)
menunjukan  bahwa  algoritma  C4.5  mampu  untuk  mengatasi  permasalahan  yang dihadapi serta menghasilkan informasi yang dibutuhkan oleh penulis. Data mining adalah  proses  yang  mempekerjakan  satu  atau  lebih  teknik  pembelajaran  ( machine learning )  untuk  menganalisis  dan  mengekstraksi  pengetahuan  ( knowledge )  secara otomatis (Hermawati, 2013)
Menurut  Pramudiono, Data  mining adalah  serangkaian  proses  untuk menggali nilai tambah dari suatu kumpulan data berupa mengetahuan yang selama ini  tidak  diketahui  secara  manual  (Kusrini,  2009),  d alam  Jurnal  (Machsan,  2012) Hubungan antara penerimaan diri dengan kecemasan menghadapi dunia kerja pada tunadaksa  di  UPT  Rehabilatasi  sosial  cacat  tubuh menjelaskan  bahwa  kecemasan adalah suatu keadaan emosional yang mempunyai ciri – ciri seperti keterangsangan fisioligis,  perasaan  tegang  yang  tidak  menenangkandan  perasaan  aprehensif  atau keadaan khawatir yang mengeluhkan bahwa suatu yang buruk akan terjadi. Kemudian dalam jurnal karya (Hudianingsih, 2012) mengartikan kecemasan sebagai  respon  terhadap  situasi  tertentu  yang  mengancam  yang  sumbernya  tidak diketahui  dan  internal,  kecemasan  adalah  munculnya  perasaan  takut  dan  berhati- hati atau kewaspadaan yang tidak jelas dan tidak menyenangkan.
Unitek : Jurnal Universal Teknologi Vol. 14 No.1 Januari-Juni 2021 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
Kecemasan  diidentifikasi  menjadi  4  tingkat  ( level )  yaitu;  ringan,  sedang, berat, dan panik (Purnomo, 2009)
1. Kecemasan Ringan
Kecemasan  ringan  berhubungan  dengan  kehidupan  sehari-hari  dan menyebabkan  seseorang  menjadi  waspada  dan  meningkatkan  lapang persepsinya.  Individu  melihat,  mendengar,  dan  memegang  secara  lebih dibanding  sebelumnya.  Kecemasan  jenis  ini  dapat  memotivasi  belajar  dan menghasilkan perkembangan dan kreativitas.
2. Kecemasan Sedang Kecemasan sedang memungkinkan seseorang hanya berfokus pada persoalan yang  sedang,  melibatkan  penyempitan  dari  lapangan  persepsi  sehingga individu kurang  melihat,  mendengar  dan menggenggam.  Individu  menahan beberapa area terpilih tetapi dapat menyelesaikan jika diarahkan.
3. Kecemasan Berat Kecemasan  berat  ditandai  oleh  penurunan  lapang  persepsi.  Individu cenderung berfokus pada sesuatu yang khusus dan detail dan tidak berfikir tentang hal-hal lain. Semua tingkah laku pada pengurangan kecemasan, dan memerlukan banyak bimbingan untuk berfokus pada area yang lain.
Kecemasan  dapat  dialami  oleh  semua  orang  dalam  menghadapi  beberapa persoalan  seperti  dalam  menghadapi  ujian  berbasis  komputer  (Annisa,  2018). Tingkat kecemasan dapat berubah menjadi depresi, sama dengan tingkat kecemasan tingkat  depresi  juga  dapat  diukur  dengan  alat  Tes Beck  Depression  Inventory yang dihubungkan dengan data statistik kecemasan sehingga terdapat perbedaan derajat kecemasan dan depresi (Subarjdo, 2018)
Dalam  jurnal  karya (Budiaji,  2013) Skala Likert merupakan  skala pengukuran  yang  dikembangkan  oleh Likert pada  tahun  1932.  Skala likert mempunyai empat atau lebih butir-butir pertanyaan yang dikombinasikan sehingga membentuk  sebuah  skor/nilai  yang  mempresentasikan  sifat  individu,  misalkan pengetahuan, sikap dan prilaku. Dalam proses analisis data, komposit skor, biasanya jumlah  atau  rataan,  dari  semua  butir  pertanyaan  dapat  digunakan.  Penggunaan jumlah  dari  semua  butir  pertanyaan  valid  karena  setiap  butir  pertanyaan  adalah indikator dari variabel yang direpresentasikannya.
Prinsip Pokok Skala Likert adalah menentukan lokasi kedudukan seseorang dalam  suatu  kontinum  sikap  terhadap  objek  sikap,  mulai  dari  yang  sangat  negatif sampai dengan sangat positif . Dengan Skala Likert maka variabel yang akan diukur dijabarkan  menjadi  indikator  variabel.  Kemudian  indikator  tersebut  dijadikan sebagai titik tolak menyusun butir – butir instrument yang berupa pertanyaan atau penyataan yang perlu dijawab oleh responden. Setiap Jawaban dihubungkan dengan bentuk  pernyataan  atau  dukungan  sikap  yang  diungkapkan  dengan  kata  – kata (Widoyoko, 2014).
Metode pohon keputusan mengubah fakta yang sangat besar menjadi pohon keputusan  yang  merepresentasikan  aturan. Algoritma  C4.5 merupakan  algoritma yang digunakan untuk membentuk pohon keputusan. Pohon keputusan merupakan metode  klasifikasi  dan  prediksi  yang  sangat  kuat  dan  terkenal  dipahami  dengan bahasa  alami.  Dan  mereka  juga  dapat  diekspresikan  dalam  bentuk  bahasa  basis data  seperti Structured  Query  Language untuk  mencari record pada  kategori tertentu.
Secara umum algoritma C4.5 untuk membangun pohon keputusan adalah sebagai berikut :
Pilih atribut sebagai akar.
a. Buat cabang untuk tiap-tiap nilai.
b. Bagi kasus dalam cabang.
Unitek : Jurnal Universal Teknologi Vol. 14 No.1 Januari-Juni 2021 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
c. Ulangi proses untuk setiap cabang sampai semua kasus pada cabang memiliki kelas yang sama.
Dalam  algortima  C4.5  digunakan gain untuk  memilih  atribut  yang  akan digunakan  untuk  pemisahan  objek.  Sebelum  mendapatkan  nilai Gain adalah mencari  nilai Entropy . Entropy digunakan  untuk  menentukan  seberapa  informatif sebuah masukan atribut untuk menghasilkan keluaran atribut. Entropy merupakan distribusi probabilitas dalam teori informasi dan diadopsi ke dalam  algoritma C 4.5  untuk  mengukur  tingkat  homogenitas  distribusi  kelas  dari sebuah  himpunan  data  ( data  set ).  Sebagai  ilustrasi,  semakin  tinggi  tingkat  entropi dari sebuah data set maka semakin homogen distribusi kelas pada data set tersebut [15].
Sementara itu, perhitungan nilai entropi dapat dilihat pada persamaan  berikut :
......(1)
Keterangan:
S :  himpunan kasus A  :  fitur n :  jumlah partisi S
p i :  proporsi dari S i terhadap S
Setelah membagi data set berdasarkan sebuah atribut kedalam subset yang lebih  kecil,  entropi  dari  data  tersebut  akan  berubah.  Perubahan  entropi  ini  dapat digunakan  untuk  menentukan  bagus  tidaknya  pembagian  data  yang  telah dilakukan.  Perubahan  entropi  ini  disebut  dengan gain dalam  algoritma C 4.5. Gain ini diukur dengan menghitung selisih antara entropi data set sebelum dan sesudah pembagian  ( splitting )  dilakukan.  Pembagian  yang  terbaik  akan  menghasilkan entropi  subset  yang  paling  kecil,  dengan  demikian  berdampak  pada gain yang terbesar  [14].  Untuk  memilih  atribut  sebagai  akar,  didasarkan  pada  nilai gain tertinggi dari atribut-atribut yang ada. Untuk menghitung Gain digunakan rumus
... ....(2) Keterangan: S :  himpunan kasus A :  atribut n :  jumlah partisi atribut A
|Si|  :  jumlah kasus pada partisi ke-i |S| :  jumlah kasus dalam S

## Metode Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  Metode C.45 dalam  menganalisa  tingkat kecemasan  mahasiswa  dalam  penyusunan  tugas  akhir.  Metode  pengembangan sistem  yang  digunakan  adalah model SDLC  (Software  Development  Life  Cycle) air terjun  atau waterfall .  Model  air  terjun  menyediakan  pendekatan  alur    hidup perangkat  lunak  secara  sekuensial  atau  terurut  di  mulai  dari  analisis,  desain, pengkodean, dan pengujian [16].Tahapan-tahapan dari waterfall adalah :

## Gambar 1. Kerangka Penelitian
Analisis
Desain Pengkodean Pengujian
Unitek : Jurnal Universal Teknologi Vol. 14 No.1 Januari-Juni 2021 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957

## Hasil dan Pembahasan
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  menyebarkan  quisioner  kepada  mahasiswa  – mahasiswi AMIK Mitra Gama Duri yang sedang melakukan tugas akhir. Data yang diperoleh  dari  hasil  penyebaran  quisioner  sebanyak  103  mahasiswa.  Dari  data tersebut  selanjutnya  penulis  melakukan  seleksi  pada  data  quisioner  tingkat kecemasan  mahasiswa  dalam  menghadapi  tugas  akhir.  Setelah  diseleksi    data diubah  menjadi  bentuk  yang  sesuai  dengan  kebutuhan.  Adapun  data  yang  sudah ditransformasi dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Data Kecemasan Mahasiswa Yang Sedang Menyusun Tugas Akhir
No  Nim Pemahaman Materi Penelitian Dosen Pmbmbng Birokrasi Kampus Kuliah sambil Bekerja Total 1 094 13 11 7 8 39 2 032 15 12 9 9 45 3 115 12 12 7 6 37 4 113 13 12 8 6 39 5 139 11 13 7 7 38 6 101 16 12 9 9 46 7 092 11 11 7 7 36 8 086 15 10 8 9 42 9 121 13 12 8 7 40 10 131 15 11 9 7 42 11 102 20 13 9 9 51 12 040 15 11 8 8 42 Penyelesaian: a. Hitung Jumlah Kasus
b. Hitung Jumlah Keputusan “Kecemasan Sedang (KS)”
c. Hitung Jumlah Keputusan “Kecemasan Ringan (KR)”
d. Hitung :
- Entropy (Total)
- Entropy (Pemahaman Terhadap Materi Penelitian)
- Entropy (Dosen Pembimbing)
- Entropy (Birokrasi Kampus)
- Entropy (Kuliah Sambil Bekerja)
e.   Hitung :
-     Gain (Total, Pemahaman terhadap Materi Penelitian)
-     Gain (Total, Dosen Pembimbing)
-     Gain (Total, Birokrasi Kampus)
-     Gain (Total, Kuliah Sambil Bekerja)
Tabel 2. Perhitungan Node 1 Nd Jlh Kasus (S) KS  KR Entp Gain 1 Total 103 45 58 0.988 Pemahaman Materi Penelitian 0.229 Krg phm 70 43 27 0.961 Paham 33 2 31 0.329 Dosen Pembimbing 0.047 Tdk Mghbt 99 41 58 0.978 Mghbt 4 4 0 0 Birokrasi Kampus 0.0002 Tdk Mghbt 101 44 57 0.988 Mghbt 2 1 1 1 Kuliah Sambil Bekerja 0.047 Tdk Mghbt 99 41 58 0.978 Mnggu 4 4 0 0
Dari  hasil  tersebut  dapat  digambarkan  pohon  keputusan  sementara  tampak seperti gambar. 2
Gambar. 2  Pohon Keputusan Hasil Perhitungan Node 1
Selanjutnya dilakukan perhitungan node 1.1 yang dapat dilihat pada tabel 3 .
Tabel 3 . Perhitungan Node 1.1
Nd Jlh Kasus (S) KS  KR  Entp  Gain 1.1  Pemahaman Materi Penelitian (Krg phm) 70 43 27  0.961 1 . Pemahaman Materi Penelitian
Paha m 1.1.1 ???
Kurang Paham 1.1.1 ???
Unitek : Jurnal Universal Teknologi Vol. 14 No.1 Januari-Juni 2021 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
Dosen Pembimbing 0.020 Tdk Mghbt 68 41 27  0.969 Mghbt 2 2 0 0 Birokrasi Kampus 0.010 Tdk Mghbt 69 42 27  0.965 Mghbt 1 1 0 0 Kuliah Sambil Bekerja 0.041 Tdk Mghbt 66 39 27  0.976 Mnggu 4 4 0 0
Dari hasil tersebut dapat digambarkan pohon keputusan sementara tampak seperti gambar 3.
Gambar 3. Pohon Keputusan Hasil Perhitungan Node 1.1
Setelah  didapat  pohon  kepurtusan  pada  node  1.1    dilakukan  perhitungan  node  1.2 yang dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Perhitungan Node 1.2
Nd Jlh Kasus (S) KS  KR  Entp  Gain 1.2  Pemahaman Materi Penelitian (Krg phm) 66 39 27  0.976 Dosen Pembimbing 0.023 Tdk Mghbt 64 37 27 0.982 Mghbt 2 2 0 0 Birokrasi Kampus 0.011 1.1.1
Kuliah Sambil
Bekerja 1 . Pemahaman Materi Penelitian
P aham Kurang Paham
Tidak Mengganggu Mengganggu 1.1.1 ??? ??? Kecemasan
Sedang
Unitek : Jurnal Universal Teknologi Vol. 14 No.1 Januari-Juni 2021 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
Tdk Mghbt 65 38 27 0.979 Mghbt 1 1 0 0
Dari  hasil  tersebut  dapat  digambarkan  pohon  keputusan  sementara  tampak seperti Gambar 5.
Gambar 5.  Pohon Keputusan Hasil Perhitungan Node 1.2
Kemudian dilakukan perhitungan node 1.3 yang dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Perhitungan Node 1.3
Nd Jlh Kasus (S) KS  KR  Entp Gain
1.3
Pemahaman Materi Penelitian (Krg  Phm) kuliah sambil kerja (Tdk mnggu) & Dosen Pembimbing (Tdk Mhbt) 64 37 27  0.982 Birokrasi Kampus 0.011 Tdk Mghbt 64 37 27  0.982 Mghbt 0 0 0 0
Tidak Menghambat 1 . Pemahaman Materi Penelitian 1.1.1 Kuliah Sambil Bekerja Kurang Paham Tidak Mengganggu Mengganggu Menghambat 1.1.1 ??? 1.1.2 Dosen Pembimbing
Kecemasan Sedang 1.1.3 ???
Kecemasan
Sedang
Unitek : Jurnal Universal Teknologi Vol. 14 No.1 Januari-Juni 2021 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
Dari  hasil  tersebut  dapat  digambarkan  pohon  keputusan  sementara  tampak seperti gambar 6.
Gambar  6.  Pohon Keputusan Hasil Perhitungan Node 1.3

## Selanjutnya dilakukan perhitungan node 1.1 ( Paham )
Tabel 6. Perhitungan Node 1.1 ( Paham) Nd Jlh Kasus (S) KS  KR  Entp Gain 1.1  Pmhmn Terhadap Materi Penelitian (Paham) 33 2 31  0.329 Dosen pmbmbng 0.329 Tdk Mghbt 31 0 31 0 Mghbt 2 2 0 0 Birokrasi Kampus 0.002 Tdk Mghbt 32 2 30  0.337 Mghbt 1 0 1 0 Kuliah Sambil Bekerja 3.61 Tdk Mghbt 33 2 31  0.329 Mghbt 0 0 0 0
1. Pemahaman Materi Penelitian Paha m
1.1.1 Kuliah Sambil Bekerja Kurang Paham Tidak Mengganggu Mengganggu Kecemasan Sedang
dan Kecemasan Ringan Menghambat Tidak Menghambat 1.1.1 ???
1.1.2 Dosen Pembimbin g Kecemasan Sedang 1.1.3 Birokrasi Kampus Kecemasan Sedang
Unitek : Jurnal Universal Teknologi Vol. 14 No.1 Januari-Juni 2021 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
Dari  hasil  tersebut  dapat  digambarkan  pohon  keputusan  sementara  tampak seperti gambar 7.
Gambar.  7  Pohon Keputusan Hasil Perhitungan Node 1.1 ( Paham )

## Setalah itu dilakukan perhitungan node 1.2 ( Paham )
Tabel  7. Perhitungan Node 1.2 ( Paham)
Nd Jlh Kasus (S) KS  KR  Entp  Gain 1.2  PmhmnMateri Penelitian (Paham) dan Kuliah Sambil Bekerja(tdk mnggngu) 33 2 31  0.329 Dosen Pmbmbing 0.329 Tdkmnghbt 31 0 31 0 Mgbht 2 2 0 0 Birokrasi Kampus 0.002 Tdk mnghbt 32 2 30 0.337 Mgbht 1 0 1 0
Tidak Mengganggu 1. Pemahaman Materi Penelitian Paham 1.1.1 Kuliah Sambil Bekerja Kurang Paham Tidak Mengganggu Mengganggu Kecemasan Sedang dan Kecemasan Ringan Menghamba t Tidak Menghambat 1.1.1
Kuliah Sambil Bekerja 1.1.2 Dosen Pembimbing Kecemasan Sedang 1.1.3 Birokrasi Kampus
1.1.2 ???
Kecemasan
Sedang
Unitek : Jurnal Universal Teknologi Vol. 14 No.1 Januari-Juni 2021 e-ISSN : 2580-2582, p-ISSN: 2089-3957
Dari hasil tersebut dapat digambarkan pohon keputusan tampak seperti gambar 8.

## Gambar 8. Pohon Keputusan Hasil Perhitungan Node 1.2 (Paham)
Selanjutnya  data  mahasiswa  yang  sudah  diolah  dimasukan  kedalam  aplikasi Weka  untuk  dicari  confusion  matrixnya,  hasil  pencarian  confusion  matrix  dapat dilihat pada gambar 9.
Gambar  9. Rule Kecemasan Mahasiswa menghadapi Tugas Akhir
Kecemasan Sedang
Tidak Mengganggu 1 . Pemahaman Materi Penelitian Paham 1.1.1 Kuliah Sambil Bekerja Kurang Paham Tidak Mengganggu Mengganggu Kecemasan Sedang dan Kecemasan Ringan Menghambat
Tidak Menghambat
1.1.1
Kuliah Sambil Bekerja 1.1.2 Dosen Pembimbing 1.1.3 Birokrasi Kampus 1.1.2 Dosen Pembimbin g Kecemasan Sedang Kecemasan Sedang Menghambat Tidak Menghambat
Kecemasan Ringan

## Simpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan,  penggunakan  metode C4.5  dalam  menganalisa  tingkat  kecemasan  mahasiswa  menyusun  tuhas  akhir terdapat  beberapa faktor penting yang harus diperhatikan yaitu pemahaman materi penelitian , dosen pembimbing dan birokrasi kampus. Dalam menyusun tugas akhir mahasiswa  harus  bisa  memahami  objek  dan  metode  yang  akan  digunakan  dalam penyelsaian  tugas  akhir,  begitu  juga  dengan  dosen  pembimbing  dan  birokrasi kampus.  Dosen  pembimbing  harus  bisa  berperan  aktif  dalam  membimbing  agar mahasiswa bimbingan merasa nyaman saat bimbingan

## Daftar Pustaka
Alfiyansyah,  Ilham.,  2014.  “  Implementasi  Data  Mining  Algoritma  C4.5  untuk memprediksi  Jumlah  Peserta  Mata  Kuliah  Pilihan”,  Yogyakarta:  STMIK AMIKOM Yogyakarta.
Annisa  Lisa  Mutiara,  Suryani,  dkk,  2018  “  Tingkat  Kecemasan  Mahasiswa Keperawatan  dalam  Menghadapi  UjianBerbasis  Computer  Based  Test” MEDISAINS: Jurnal Ilmu – ilmu kesehatan, Vol 16, No 02 agustus 2018.
A,S Rosa, M.Shalahuddin. 2016 ” Rekayasa Perangkat Lunak” Informatika, Bandung. Budiaji,Weksi,  USAT.  2013  “  Skala  Pengukuran  dan  Jumlah  Respon  Skala  Likert”, Jurnal Ilmu Pertanian dan Perikanan Desember 2013 , ISSN: 2302-6308. Desyanti, 2018. “Penerapan Data Mining C4.5 untuk Mengetahui Tingkat Kepuasan Konsumen di Hotel Grand Zuri Dumai”, SATIN- Sain dan Teknologi Informasi, vol 4 no 02, Desember 2018.
Hermawati, Fajar Astuti, 2013. “ Data Mining” , Yogyakarta: Andi. Hudiahningsi Tuti dan Wuyono Susanto, (2012) “Hubungan antara Kondisi Kesesaka dengan Kecemasan pada Manusia” ISSN 1907-8455 Vol 7 (2),81-87, 2012.
Kusrini dan Luthfi, E.T.2009. “ Algoritma Data Mining ” , Yogyakarta: Andi. Machsan Denia M , Hartini Nurul. 2012. “Hubungan antara penerimaan diri dengan kecemasan menghadapi dunia kerja pada tunadaksa di UPT Rehabilasi sosial Cacat Tubuh Pasuruan”,.Jurnal Fsikologi Klinis dan Kesehatan Mental Vol.01 No.02, hal 79 – 85, 2012.
Nasrullah  asmaul  husnah,  2018  “Penerapan  metode  C4.5  untuk  Klasifikasi Mahasiswa  Berpotensi  Drop  Out”  ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  10  nomor  2 agustus 2018.
Purnomo,  Muhammad  Arif.  IAIN  Walisongo,  2012.  Semarang.  “  Kecemasan Mahasiswa Semester Akhir Fakultas Dakwah IAIN Walisongo Semarang dan Upaya Solusinya “.
Raditya, Angga, 2015. “Implementasi Data Mining Classification untuk Mencari Pola Prediksi  Hujan  dengan  menggunakan  Algoritma  C4.5”.  Depok:  Universitas Gunadarma.
Sari, Febrina,, Saro, Davit 2018. “ Implementasi Algoritma C4.5 Dalam Menentukan Lokasi  Prioritas  Penyuluhan  Program  Keluarga  Berencana  Di  Kecamatan Dumai Timur”, Jurnal Penelitian Pos dan Informatika Vol 8, No 1, 2018.
Subarjdo  Ratna  Yunita  Setiyani,  2018.  “  Pebedaan  Tingkat  Kecemasan  Pada Mahasiswa  Baru  Difakultas  Ilmu  Kesehatan  Dan  Non  Fakultas  Ilmu Kesehatan Universitas  Aisyiyah yogyakarta”Jurnal Psikologi Intergratif,Vol 6, No 1, 2018
Swastina,  Liliana,  2013.  “Penerapan  Algoritma  C4.5  Untuk  Penentuan  Jurusan Mahasiswa”, Jurnal  GEMA  AKTUALITA ,  Vol.  2  No.  1,  Juni  2013:  93-98. Banjarmasin: Program Studi Sistem Informasi STMIK Indonesia .
Widoyoko  Eko  Putro,  2014.”Teknik  Penyusunan  Instrumen  Penelitian”,  Pustaka Pelajar, Yogyakarta.